大模型的未来，是Agent还是App
在大模型的未来发展方向中，Agent与App代表了不同阶段和技术深度的应用形态。两者的核心差异在于自主性、复杂任务处理能力及交互模式。以下从技术演进、应用场景和未来趋势三个维度展开分析：
一、技术演进：从工具到智能体
1、传统App与
工业领域数智化起步相对较晚，工业数据也更为复杂，涉及研发、生产、管理、运维、服务等多个环节，因而数据管理工作的推进也相对滞后，和金融行业、电信行业相比还有较大的差距。主要问题和挑战有以下四个方面：
2023-04-25
数据要素催化传统要素连锁化学反应的聚合效应显现；数字生产力引领的新赛道布局成为产业创新的新焦点；动态精准治理模式加速向各行各业辐射；全民数字素养与技能提升意识全面觉醒
按照企业组织生产的特点，可以把制造企业划分为ETO、ATO、MTO与MTS（按单设计、按单装配、按单生产和库存生产）四种生产类型。
2023-04-13
资源浪费。通常在企业内部存在多个不同的技术团队与业务团队。若每个团队搭建各自的大数据集群，服务器资源便会被分割成若干小块而不能发挥合力，服务器资源的整体利用率也无法得到保障，这无疑会造成企业资源的浪费。其次大数据集群涉及的技术繁杂，搭建和运维需学习和运营成本。这种重复的建设既费力又毫无意义，导致资源无谓浪费。
2023-04-06
当前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。以下总结了制造业中常用的8大人工智能应用场景。
2023-03-30
数字孪生是在数字世界中建立与物理实体的性能完全一致，且可对其进行实时仿真的模型。通过实时感知物理实体的状况和环境，数字孪生体随物理实体而演变，保持高度保真性。同时，通过在数字孪生上的仿真、推演和预测分析，反过来作用于物理实体。
2023-03-24
